opencv图像处理例子 opencv图像预处理

本文目录一览：

• 1、请教怎么用opencv将一张模糊的图片变清晰
• 2、opencv的img.flat的函数用法
• 3、图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换
• 4、opencv实现改变分辨率调节图片大小,不改变分辨率来截取固定尺寸的图片...

请教怎么用opencv将一张模糊的图片变清晰

使用图像编辑软件：这是最直接和常见的方法。大多数图像编辑软件都提供了调整图像清晰度的工具。例如，在Photoshop或GIMP中，你可以使用锐化或降噪工具来改善照片的清晰度。

可以用锐化、图像增强，还有维纳滤波以及小波等，应该可以改善图片的清晰度。

中值滤波器，使用滤波器窗口包含区域的像素值的中值来得到窗口中心的像素值。是一种非线性平滑滤波器。在去噪同时，较好的保持边缘轮廓细节，适合处理椒盐噪声，但对高斯噪声效果不好。

使用图像处理库：如果你是开发人员，可以使用图像处理库，如OpenCV或PIL（Python Imaging Library），来编写代码以提高TIF图片的分辨率。这些库提供了丰富的图像处理函数和算法，可以进行插值、降噪等操作。

opencv的img.flat的函数用法

1、first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour到达。

2、fread函数可从文件中读取二进制数据 语法：A = fread(fid， count)A = fread(fid， count， precision)其中fid为指针所指文件中的当前位置，count指读取的数据个数， precision表示以什么格式的数据类型读取数据。

3、函数fftfilt的调用格式为 y=fftfilt(b，x) 该格式是利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波，这种频域滤波技术只对FIR滤波器有效。该函数是通过向量b描述的滤波器对x数据进行滤波。

4、Opencv模板匹配函数里面包含了匹配的置信度：img_rgb = cvimread(mario.jpg)。img_gray = cvcvtColor(img_rgb，cvCOLOR_BGR2GRAY)。template = cvimread(mario_coin.jpg， 0)。

图片处理-opencv-12.图像傅里叶变换

傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。

傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件。离散情况下，傅里叶变换一定存在。

图像f(x，y)和g(x，y)的卷积h(x，y)=f(x，y)*g(x，y)的傅里叶变换H(u，v)等于f(x，y)和g(x，y)各自的傅里叶变换的乘积。

图像傅里叶（逆）变换的步骤：从傅里叶变换的步骤可以看出， 傅里叶变换理论上需要O（（MN） 2） 次运算， 这 是非常耗时的， 并极大地降低了傅里叶变换在图像处理中的应用。

做图像处理的人来说，每一副数字图像就是一组信号，也就是说做图像处理相当于就是做的信号处理。对于信号有他的频域特征以及时域特征，连接时域与频域的通道便是傅里叶变换了。

现在用的非常广泛的一种图像压缩方法JPEG（即拓展名为.jpg的图片）都是采用了将图像8X8分块再进行DCT变换的办法 DCT变换 级二维离散余弦变换，是傅里叶变换简化。

opencv实现改变分辨率调节图片大小,不改变分辨率来截取固定尺寸的图片...

opencv实现改变分辨率调节图片大小，不改变分辨率来截取固定尺寸的图片 情况是这样的，现在有1700*2300，分辨率200dpi的png格式的彩色图片。

假设原始图像为 M＋N ，缩小后的图像大小要求为 m＋n ，需要将图像划分为 ）M＋N＊；）m＋n＊ 大小的互不相交的小块，计算小块的平均值，该值作为缩小图像对应的像素值。

要提高TIF图片的分辨率，可以采取以下几种方法： 使用专业图像处理软件：使用诸如Adobe Photoshop、GIMP或Corel Photo-Paint等软件，可以通过图像插值的方法来增加TIF图片的分辨率。